Автор: Константинос Константакопулос (Konstantinos Konstantakopoulos)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Хорошие новости: вы уже системно мыслите!

Эта статья вдохновлена реальным опытом, повлиявшим на мой подход к тестированию ПО. Если вкратце, то ежедневная деятельность требует от вас размышлений о системах вне зависимости от того, подразумевает ли она «технологии». Как только вы осознаете, что уже мыслите системно, вы можете глубже погрузиться в понимание систем, тестированием которых занимаетесь на работе.

Приходилось ли вам в повседневной жизни:

• Планировать меню, закупать продукты, составлять бюджет и придерживаться его, и подавать на стол хорошо приготовленную еду ровно в срок к ужину?
• Отвозить детей в школу, а затем вовремя успевать на работу?
• Чинить что-либо по дому, или разбираться, как помочь кому-то с явной проблемой?

Знаете, что? Вы уже мыслите системно! И эта способность очень пригодится вам как тестировщику. Но, возможно, вам нужно развить навыки и глубже практиковать это мышление.

5–6 апреля в Москве пройдет конференция Heisenbug 2025 Spring от JUG Ru Group. Онлайн-трансляция тоже будет.

В программе — 45 докладов от спикеров из Т-Банка, Positive Technologies, Ozon, Yadro и других ведущих компаний. Будем говорить про mobile, web, бэкенд, безопасность, AI/ML, hardware, функциональное и нефункциональное тестирование.

Вот только некоторые доклады:

— Как Vision Language модели и AI Web Agent трансформируют ручное тестирование в автоматизацию с BugBuster AI — Даниил Ахетов (BugBuster)
— Падаем красиво в Playwright-тестах — Алексей Иванов
— Поднимаем Android-ферму за 10 минут — Алексей Тюрин (Exness)
— Введение в Maestro — фреймворк для мобильного тестирования — Антон Смолянин
— Тестирование ПО для космических аппаратов и миссий — Сергей Скороход и Евгений Поляков (Бюро 1440)
— Тестирование альтернативных источников координат в условиях глушения GPS-сигнала — Никита Миронов (Ситидрайв)

Полная программа — уже на сайте конференции.

Как приобрести билеты со скидкой:

Билет можно купить самому или за счет компании. На билет для частных лиц действует скидка 15% по промокоду: SOFTWARETESTING

Промокод можно применить для покупки билета на любую из весенних конференций JUG Ru Group.

Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 7801341446

Представьте себе страшный сон тестировщика и в целом вашей команды – пользователи пишут в поддержку, что пуши не приходят, сообщения не доходят, а вы никак не можете воспроизвести проблему и у вас даже нет понимания: а как это воспроизводить, от чего вообще зависит доставка пушей?

Посмотрев русскоязычные и англоязычные ресурсы про тестирование, я так и не смог найти полноценного материала, который бы гарантировал достаточные знания для того, чтобы понимать как пуши и уведомления работают, как их тестировать и что не маловажно как искать и разбираться с проблемами, когда пуши не доходят до пользователей.

Я Арман (Arman Muradian. Senior QA Engineer, мой telegram канал про QA – LilBugHunters), и сегодня я хочу вам рассказать про пуши.

Тестирование пушей и уведомлений в приложениях, где они играют ключевую роль, таких как социальные сети, мессенджеры, банковские приложения, интернет-магазины и даже игры становится важной частью процесса обеспечения качества.

Быстрая и точная доставка уведомлений имеет критическое значение для эффективной передачи важных сообщений и способствует регулярному возвращению пользователей в приложение. Также стоит отметить, что пуш-уведомления могут заменить дорогостоящие SMS, использоваться для вывода акций и промо-сообщений, а также передавать невидимые конфигурационные сообщения для приложения.

Тестирование позволяет выявить проблемы в доставке, отображении и взаимодействии с уведомлениями, обеспечивая безупречный пользовательский опыт.

Автор: Шрай Шарма (Shray Sharma)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Введение

Тест-автоматизация жизненно важна для результативного тестирования ПО в постоянно меняющихся условиях. Создание тест-автоматизации для непрерывной разработки – приоритет большинства компаний, располагающих отдельными командами обеспечения качества.

Меня часто спрашивают, как снизить затраты времени и сил на поддержку тест-автоматизации. Правда, здорово бы было вообще избавиться от этой поддержки, или хотя бы максимально ее сократить?

Возможно ли это? Да, возможно! Эта статья о том, как совместить Playwright, библиотеку тест-автоматизации с открытым исходным кодом, с языковыми моделями ИИ вроде Groq, Llama и Mistral, чтобы:

• Получать подсказки и результаты анализа кода по мере создания кода автоматизации.
• Создать набор тестов, которые самостоятельно восстанавливаются при помощи языковых моделей – вам не придется вручную вмешиваться каждый раз, когда код меняется, а соответствующий тест падает. Именно это и подразумевают под «самовосстановлением».

Автор: Ольга Назина (Киселева)

ChatGPT — бот-помощник, который может существенно упростить вам жизнь. Он как очень умный коллега, всегда готовый помочь — задаешь любой вопрос и получаешь развернутый ответ!

Но кому задавать эти самые вопросы? Где взять ссылку на чат-бота? В этой статье я сделала небольшую подборку текстовых нейронок — так как я сама тестировщик, то и смотрела на ботов со своей колокольни, а не просто «как сделать красивенькое видео», хотя и на такое я ссылочку тоже дам =)

Подборку я собрала потому, что в видео и обучающих статьях обычно пишут «вот зачем нужен ChatGPT, но регистрация там через ВПН». Я решила собрать немного аналогов и вариантов оплаты из России.

Автор: Ник Караманиолас (Nick Karamaniolas)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Решение проблем и автоматизация задач в нескольких проектах: наша общая QA-библиотека

Если вашей команде тоже приходится справляться со сложностями множества проектов по разработке ПО, вы знаете, что тут нужен не только опыт – тут требуются инновационные решения.

Моя команда создает несколько различных продуктов. Чтобы убедиться, что мы систематически достигаем высококачественных результатах во всех этих проектах, мы разработали общую библиотеку, которая объединяет связанную с тестами функциональность всех проектов и способствует повторной применимости. Компоненты этой библиотеки делают для нас многое, и сегодня я расскажу, как один из них помогает нам отчитываться о результатах тестов и понимать, почему тест упал.

Оригинальная публикация

Меня зовут Николай Борисенко. Я специалист по автоматизации тестирования в ОК, и я продолжаю наш рассказ о генерации тестов на основе спецификации API.

В первой части статьи мы уже рассказали об автотестах в ОК, предпосылках внедрения автогенерации тестов и ключевых компонентах разрабатываемой системы. В этой части я продолжу рассказ и подробнее остановлюсь на более прикладных моментах реализации.

Автор: Джулиан Харти (Julian Harty)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Контекст

Я поняла, что инструменты помогут нам протестировать Kafka в двух ключевых измерениях, производительности и устойчивости. Вначале я мало знал об инструментах и их возможностях, хотя был в курсе jmeter, которым недолго пользовался более десяти лет назад.

Моей первоначальной целью был поиск способа генерации и потребления нагрузки. Эта нагрузка затем стала бы фоном для экспериментов с устойчивостью, чтобы посмотреть, как справятся системы и репликация данных с суровыми условиями. Под «суровыми» я имею в виду различные уровни враждебности – от плохой связи до многокомпонентных условий ошибок, когда в ходе обновления выключались «неправильные» ноды, а система пыталась вызвать бэклог транзакций. Я пришел к концепции шкалы Бофорта для условий окружения, о которой напишу отдельно.